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一种基于三维直方图的改进CV模型水平集图像分割方法

一种基于三维直方图的改进CV模型水平集图像分割方法

第27卷第1期2008年2月

文章编号:1001—9014(2008)01-0072—05

红外与毫米波学报

J.InfraredMillim.Waves

V01.27,No.1

Febrnaby,2008

一种基于三维直方图的改进C.V模型

水平集图像分割方法

任继军,

何明一

(西北工业大学电子信息学院,陕西西安710072)

摘要:对Chan-Vese提出的基于简化Mumford.Shah模型的水平集图像分割方法(C.V模型)做了改进.传统的C—V模型仅将灰度同质(homogeneity)作为区域分离准则,这使其对于对比度明显的图像能够取得很好的分割结果,但单一的分离准则往往致使其在分割噪声信患丰富的、灰度分布复杂的医学、遥感以及自然图像等时产生大量的冗余轮廓.为此,本文在改善C-V模型全局优化特性的基础上,整合图像的灰度分布信息、邻域空间信息以及图像所固有的模糊信息构造三维向量(灰度值、模糊均值和模糊中值),提出了一种基于三维直方图的改进C-V模型水平集图像分割方法.自然图像和红外光学图像的试验结果证明了该方法的有效性.关键词:图像分割;C-V模型;水平集方法;三维直方图中图分类号:TP391.41文献标识码:A

LEVELSET

ON

METHOD

D江PROⅦD

ofElectronics

OF姒GESEGMENTATION

MODELOF3.D

BASED

C.V

mSTOGRAM

710072,China)

WaS

RENJi-Jun,HEMing—Yi

(School

Abstract:A

nL’q6r

andInformation,NorthwesternPolytechniealUniversity,Xi'an

levelsetPDEbased

on

thesimplifiedMumford-Shahmodelforimagesegmentation

imageswith

propo∞dbyChan

andVese.However,whentakeninto

theclassicalChan—Vese(C-V)modelisusedforimagesegmentation,nospecialinformationis

theC-Vmodeloftenthe

to

account.-11lis

cau¥e8

work

onlywell-defined

lowlevelofnoiseandobvious

con-

trast;unfortunately,thisis

ca∞inreality.InordertoovercometllislimitationofG-Vmodel。the3.Dhisto-

gramincorporatinggraydistribution.neighborspaceandfuzzyinformationoftheimageWimimprovedC-VmodelWaSpres ented.Experimentalresultsofnaturalim矩eandinfraredim靼everifythatourmodeli8efficientandaccurate.

not

Keywords:image

segmentation;Chan-Vese

model;level

setmethod;3-Dhistogram

引言

图像分割是图像处理的关键问题之一,也是一个经典难题.自1987年Kass等人Ⅲ提出主动轮廓模型以来,基于曲线演化(curveevolution)的形变模型已被广泛地应用于图像分割.由于形变模型的图像分割方法具有能够有效结合图像本身的低层次视觉属性与待分割目标先验知识的灵活开放的框架,从而可获得分割区域的完整表达,这就在一定程度上克服了传统的非模型分割方法由于其自身的局限性使得分割区域的边界可能不完整,以及缺乏结合先验知识的能力等缺陷.

收稿日期:2007-05.20,修回日期:2007-12 08基金项目:国家自然科学基金资助项目(60572097)

目前常见的轮廓演化模型有两种:基于参数的模型和基于几何特性的模型.其中参数形变轮廓模型(Snake模型)是一种能量函数最小化的形变轮廓曲线,常常能得到很好的整体结果,但由于模型本身的缺陷,使得Snake模型对初始位置过于敏感、不能处理拓扑结构改变并且易于陷人局部极值,使其稳

定性难于满足复杂图像分割的要求;基于几何活动

轮廓线(geometric

active

contours)的水平集(1evel

set)图像分割方法是处理封闭运动界面随时间演化

过程中几何拓扑变化的有效的计算工具,(其主要

思想是将移动的界面作为零水平集zerolevelset)嵌入高一维的水平集函数中,这样,由闭超曲面的演化

Receiveddate:2007.05.20.revised

date:2007 12-∞

作者简介:任继军(1980-),男。陕西咸阳人,西北工业大学博士研究生,主要研究方向为图像处理,机器视觉。

第1页

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